多模态检索如何部署
多模态检索是指在搜索过程中同时考虑多种类型的数据，例如文本、图像、视频等。部署多模态检索系统需要考虑以下步骤：
数据准备：收集和整理不同类型的数据，包括文本、图像、视频等。确保数据是干净、标记完整的，方便系统进行检索。
特征提取：针对不同类型的数据，需要设计合适的特征提取算法，将数据转换成机器可以理解的向量表示。比如对文本可以使用词嵌入模型，对图像可以使用卷积神经网络提取特征。
结合模型：设计合适的模型结构来融合不同数据类型。常见的方法包括多模态融合模型、跨模态嵌入等。确保模型能够有效地从不同类型数据中学习到相关信息。
训练和调优：使用已准备好的数据进行训练，并对模型进行调优，以提高检索效果。可以使用交叉验证等方法来评估模型性能。
部署系统：将训练好的模型部署到线上系统中，确保系统能够实时响应用户的检索请求。可以考虑使用云服务或专业的部署工具来简化部署流程。
综上所述，部署多模态检索系统需要综合考虑数据准备、特征提取、模型选择、训练调优和系统部署等环节，以确保系统能够高效准确地进行多种类型数据的检索。
技术干货
如何在 Jupyter Notebook 用一行代码启动 Milvus？
本文将基于 Milvus Lite，为大家介绍如何在 Jupyter Notebook 中使用向量数据库。
2023-6-12
技术干货
LLMs 诸神之战：LangChain ，以【奥德赛】之名
毫无疑问，大语言模型（LLM）掀起了新一轮的技术浪潮，成为全球各科技公司争相布局的领域。诚然，技术浪潮源起于 ChatGPT，不过要提及 LLMs 的技术发展的高潮，谷歌、微软等巨头在其中的作用不可忽视，它们早早地踏入 AI 的技术角斗场中，频频出招，势要在战斗中一争高下，摘取搜索之王的桂冠。而这场大规模的 AI 之战恰好为 LLMs 技术突破奏响了序曲。LangChain 的加入则成为此番技术演进的新高潮点，它凭借其开源特性及强大的包容性，成为 LLMs 当之无愧的【奥德赛】。
2023-5-17
技术干货
LLMs 记忆体全新升级：六大新功能全面出击，用户体验值拉满！
本次，我们新增了价格计算器、取消存储配额限制、自动暂停不活跃数据库等功能，用户体验感再上新台阶。通过阅读本文，用户可以快速、详尽地了解 Zilliz Cloud 的六大新功能！
2023-5-5